import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

# 生成示例数据
np.random.seed(0)
n_samples = 100
n_features = 3
# 生成随机特征矩阵X，其形状为(n_samples, n_features)
# 这里的n_samples是样本数量，n_features是每个样本的特征数量
X = np.random.rand(n_samples, n_features)

# 生成随机类别标签y，其形状为(n_samples,)
# 类别标签是从集合[0, 1, 2]中随机选择的，表示数据集的三个不同类别
y = np.random.choice([0, 1, 2], size=n_samples)  # 类别标签

# 创建三维图形
fig = plt.figure(figsize=(8, 6))
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')

# 绘制三维散点图
ax.scatter(X[:, 0], X[:, 1], X[:, 2], c=y, cmap='viridis', s=50)

# 设置标签
ax.set_xlabel('Feature 1')
ax.set_ylabel('Feature 2')
ax.set_zlabel('Feature 3')

# 显示图形
plt.title('3D Scatter Plot')
plt.show()
